AdamThomasandClaude Sonnet 5
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- Fichier unique, processus en deux temps : POST /editions/{id}/import/analyze
(colonnes détectées, aperçu, mapping suggéré, demi-journées de l'édition)
puis POST /editions/{id}/import/execute (mapping validé)
- Parser CSV (délimiteur et encodage devinés, BOM) et XLSX (openpyxl),
détection XLSX par nombre magique
- Vocabulaire des valeurs de disponibilité (tri-état, accents/casse) et des
tailles de t-shirt ; compétences créées à la volée dans le référentiel
- Rapport ligne par ligne : codes de traduction + paramètres, jamais de
phrase. Doublons : upsert sur email, signalement sur (nom, prénom) sans
email, doublons intra-fichier. Mode simulation (rollback, rien de persisté)
- 40 tests : parser, valeurs, service (tous les cas), endpoints
- Dépendances : python-multipart, openpyxl
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017uUsRg7XzopkCPWimwg9ZM
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Python
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Python
"""Normalisation de texte partagée par l'import (accents, casse, découpage)."""
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import re
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import unicodedata
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_SKILL_SEPARATORS = re.compile(r"[;,/\n]+")
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_MULTI_UNDERSCORE = re.compile(r"_+")
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def normalize(value: str) -> str:
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"""Minuscule, sans accents, espaces réduits."""
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lowered = unicodedata.normalize("NFKD", (value or "").strip().lower())
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stripped = "".join(c for c in lowered if not unicodedata.combining(c))
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return " ".join(stripped.split())
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def slug_code(value: str) -> str:
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"""Code stable pour une compétence : MAJUSCULES, séparateurs en `_`."""
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base = normalize(value).upper()
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chars = [c if c.isalnum() else "_" for c in base]
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return _MULTI_UNDERSCORE.sub("_", "".join(chars)).strip("_")
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def split_skills(value: str) -> list[str]:
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parts = (p.strip() for p in _SKILL_SEPARATORS.split(value or ""))
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return [p for p in parts if p]
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